تخمین لیتولوژی سنگ مخزن به کمک داده های چاه نگاری با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

تعیین لیتولوژی سنگ مخزن توسط روش های معمول شامل آزمایش های مغزه و چاه آزمایی صورت می پذیرد. متاسفانه, مغزه گیری از هر چاه در میدان های بزرگ نفتی مانند میدان های نفتی ایران, بسیار هزینه بر است. هر چند به علت اطلاعات بسیار ارزشمندی که لیتولوژی در اختیار ما قرار می دهد, ضروری است که با وجود گران بودن, از تعدادی از چاه های مخزن, مغزه گیری صورت گیرد.هدف این تحقیق, پیش بینی لیتولوژی سنگ مخزن هیدروکربوری در میدان پارس جنوبی با به کارگیری تکنیک شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم پس انتشار خطا (BP) و الگوریتم آموزشی Trainlm با استفاده از نرم افزار Matlab از روی داده های نگارهای اشعه گاما, چگالی, نوترون, صوتی و اثر فتوالکتریک (PEF) می باشد. از این روش می توان هزینه های مربوط به شناسایی مشخصات مخزن و لیتولوژی سنگ مخزن را از طریق کم نمودن احتیاج به عملیات مغزه گیری با توجه به هزینه های بالای آن کاهش داد. قسمت مورد بررسی دارای سه لیتولوژی عمده می باشد که عبارتند از: دولومیت, شیل و انیدریت, که درصد حجمی هر یک به طور مجزا تخمین زده شده است و رگرسیون (Regression) به دست آمده هر یک به ترتیب عبارت است از: 0.87 و 0.76 و 0.90 که حاکی از قابل قبول بودن نتایج حاصله و تفکیک نسبتا خوب آن ها از یکدیگر می باشد.